陳昆，張楊，劉鈺芯，訾盛杰

（南京審計大學(xué) 金融學(xué)院，江蘇 南京 211815）

2005年10月27日，第十屆全國人大常委會第十八次會議通過了首次修改的《中華人民共和國證券法》，這意味著為客戶提供即時融資融券（“兩融”）服務(wù)成為證券公司一項新業(yè)務(wù)。2008年10月5日，由中國證監(jiān)會宣布“兩融”業(yè)務(wù)正式啟動。2010年3月31日，中國資本市場融資融券交易制度的正式實施，這標(biāo)志著中國證券市場結(jié)束了“單邊”交易的模式。借入資金買進證券或借入證券以投資者向證券公司提交抵押品為前提，再達到預(yù)期后再將其賣掉，融資融券制度也彰顯其保證金制度的本質(zhì)?！皟扇凇敝贫鹊膶嵤┙Y(jié)束了中國資本市場20多年來無法做空的歷史，雙邊交易的時代就此拉開帷幕。

一、文獻綜述

融資融券交易在國際上已經(jīng)有相當(dāng)長的歷史，已有不少人對融資融券交易與波動性的關(guān)系進行了很多的研究，但是得出的結(jié)論差異甚大，甚至是相反的結(jié)論?？v觀國內(nèi)外學(xué)者的研究成果，可以發(fā)現(xiàn)主要有四種結(jié)論：（1）融資融券交易會加劇市場的波動，起助漲助跌作用。Henry和McKenzie[1]對我國香港證券市場的研究表明，在賣空交易獲準(zhǔn)的前提下，出現(xiàn)股市波動加劇，以及投資者應(yīng)對利好利空的反應(yīng)偏差擴大的情況。PengZhen和HuChangsheng（2020）[2]在針對中國證券市場相應(yīng)數(shù)據(jù)進行分析研究后認(rèn)為，中國市場中融資交易確實誘發(fā)了異常波動。褚劍等（2016）[3]提出股價崩盤的風(fēng)險受“兩融”交易的影響而提高。（2）融資融券與股票市場波動沒有關(guān)系。Battalio和Schultz（2006）[4]針對納斯達克交易所的情況研究后發(fā)現(xiàn)，雖然20世紀(jì)末21世紀(jì)初的兩年之間出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)泡沫現(xiàn)象，但是并沒有賣空行為對金融泡沫產(chǎn)生正或負面影響被發(fā)現(xiàn)。廖士光和楊朝軍（2005a）[5]在對我國香港股市相關(guān)數(shù)據(jù)進行實證分析時得出相反結(jié)論，股市并不會隨著放開賣空限制而增加波動性。Sébastien Duchêne等（2019）[6]研究結(jié)果表明股價受“兩融”交易的影響并不明顯。黃虹等（2016）[7]經(jīng)研究表示股市的波動受融資融券呈中性態(tài)勢的影響，其既不加大又不減緩股市波動。劉燁等（2017）[8]提出市場波動并未受融資融券余額的顯著的推動影響。（3）融資融券會減小證券市場波動，發(fā)揮價格穩(wěn)定器作用。Charoenrook和Daouk（2005）[9]以全球111個股票市場中34年的數(shù)據(jù)為研究對象，最終得到股市波動性不會在賣空限制解除后有所增加的結(jié)論，甚至股市波動性會隨著賣空有所降低。同時，廖士光和楊朝軍（2005b）[10]認(rèn)為，健全賣空機制是減少股市波動性的因素之一。李恭艷（2020）[11]指出就中國科創(chuàng)板的數(shù)據(jù)來看，融資融券甚至可能抑制了股價的波動。李鋒森（2017）[12]提出了股市由于反轉(zhuǎn)交易導(dǎo)致的波動將被融資融券抑制，從而減少波動性的觀點。（4）針對不同時期的股票市場數(shù)據(jù)進行觀察分析，融資融券對股票市場的影響有所不同。張紅偉等（2016）[13]認(rèn)為中國的融資融券業(yè)務(wù)在開展的初始階段可以有效地抑制股價的波動，但在發(fā)展的后期將會呈現(xiàn)出助漲或助跌的現(xiàn)象。

以上學(xué)者對融資融券的研究多是基于香港證券市場或滬交所市場進行的，很少以深交所為對象進行研究。因此本文以深交所為特定的研究對象，分析融資融券業(yè)務(wù)對其波動性的影響，驗證其結(jié)論是否和其他市場有所不同，以更好地了解“兩融”交易對我國股市的波動。本文采用2010年到2020年深圳證券交易所的“兩融”交易余額及深證綜指數(shù)據(jù)，采取線性回歸和VAR兩大模型對數(shù)據(jù)進行深入研究，以探究股市波動是否會受“兩融”余額影響，其影響程度及方向如何。

二、融資融券對股市波動性影響機制分析

波動性是市場穩(wěn)定性的一個重要衡量指標(biāo)，如果它處于適當(dāng)?shù)乃剑袌霾粫霈F(xiàn)較大的波動，投資者總體收益呈現(xiàn)正態(tài)分布，不會出現(xiàn)劇烈波動。但如果這個指標(biāo)過高或過低，則會對市場的長遠發(fā)展產(chǎn)生一定的負面效應(yīng)。從影響時期來看，可將其分成基礎(chǔ)變動性與臨時變動性兩大類。前者由真正的價值變化產(chǎn)生，導(dǎo)致價格的根本性變化；后者隨供求關(guān)系的變化產(chǎn)生，作用時間短，導(dǎo)致價格在一定期間內(nèi)的波動。

在限制融資融券的情況下，投資者無法在意識到股價過高或過低時及時抓住獲利的機會，從而無法對股市的變化做出及時反應(yīng)，加上一些投資者的非理性行為會加劇股市的波動。融資融券的引入，讓覺察到獲利的的投資者能夠迅速抓住獲利的機會，與此同時，也會弱化市場信息不對稱對投資者的影響，讓投資者們更加真實地了解股價高低，及時買入或拋售。這樣，即使股價在短期內(nèi)有偏差，也能夠迅速恢復(fù)穩(wěn)定。

“兩融”交易是以買多賣空為主的交易行為，由融資和融券兩部分組成?？梢詫⑼顿Y者擁有的證券或資金作為抵押，從證券公司借入證券或資金購買證券進行出售，并于規(guī)定期限內(nèi)償還所借資金和證券來賺取差額。融資融券交易不同于普通證券交易。第一，“兩融”交易不需要支付全部資金，只需要部分保證金的交付就可以進行一定的買賣交易。第二，由于“兩融”交易本身所具有的杠桿作用特點，使其能在一般證券交易的基礎(chǔ)上擴大風(fēng)險和收益，因此，“兩融”交易還需投資者確保自身保證金充足，否則會被券商強制平倉。

融資融券通過兩條路徑影響股市波動，即正向與負向路徑。

正向路徑機理如下：融資融券交易者和普通交易者相同的操作模式進行股票交易，在股價正常波動，市場投資氛圍較為理想的情況下，投資者會對股票持積極樂觀的投資態(tài)度，因此對股票的需求持續(xù)增加。融資交易者參與融資交易，會導(dǎo)致股票整體需求持續(xù)上升，進而導(dǎo)致股票價格上漲。賣空股票的投資者為了減少損失，會強行平倉，繼續(xù)增加市場需求，流通市場的股票供不應(yīng)求。由于證券市場的股票供給保持不變，但需求不斷增加，導(dǎo)致股價持續(xù)上升。投資者的購買欲望將不斷受到刺激，由此助推股市上漲。當(dāng)市場投資意愿下跌時，針對股票的情況，若投資者表現(xiàn)出悲觀的投資態(tài)度，則其手中的股票將被拋售。融券交易制度屬于賣空機制，允許融券交易者先從證券公司借入證券后先行拋售。股票持續(xù)下跌獲得融資買入的投資者為了減少損失，將強制平倉，以繼續(xù)增加市場供應(yīng)量，從而導(dǎo)致整體市場的供給增加，沒有好消息無法刺激需求回升的情況下，股價將進一步下跌，起到助跌作用。

負向路徑機理如下：“兩融”交易者和證券借貸交易者以與普通投資者投資方向相反的方式交易股票，也稱為反向路徑，因為其方向與普通投資者的常規(guī)路徑相反。當(dāng)市場投資氣氛低迷時，投資者會對股票呈悲觀態(tài)度，拋售其所持股票。那么普通投資者會紛紛拋售所持股票以增加市場供應(yīng)量，但融資交易者判斷與普通投資者不一致，認(rèn)可其價值持續(xù)買入，融資交易者需求不斷增加，市場整體供求平穩(wěn)，股價下跌趨勢得到遏制，市場回暖，市場需求量回升，會導(dǎo)致股價也趨于回升。在理想的市場投資氛圍下，投資者看好股票，對證券的需求持續(xù)增長，而證券商認(rèn)為市場過熱，存在價值偏差，于是向證券公司借入證券進行賣空操作，市場需求逐漸下降，直至供求穩(wěn)定。綜上，股價的上漲趨勢得到了有效緩解，股價開始逐漸下跌。

我國采用單軌制的集中授信模式。2010年，其時采取是單邊交易形式，只以做多為獲益的主要形式，但是單邊的交易模式也意味著更大的風(fēng)險，也更容易產(chǎn)生金融市場的系統(tǒng)性風(fēng)險?？紤]到上述的單邊交易風(fēng)險，我國于2010年引入融資融券業(yè)務(wù)，即引入賣空機制這一創(chuàng)新型金融交易手段，由此進入即可做空亦可做多的雙邊交易市場，結(jié)束了證券單邊市場的歷史。做空的引入與做多平衡，股票市場需求雙方也得到了很好的供求平衡，將有利于降低可能面對的金融市場風(fēng)險。

我國引入“兩融”交易的主要目的是平衡交易市場、緩和市場波動以及穩(wěn)定金融市場。但融資融券交易的影響具有其兩面性，即融資融券對股市波動性有正向影響（即增加股市波動性）以及負向影響（即降低股市波動性）兩種機制，因此證券市場受融資融券交易具有的兩種機制的共同作用影響。

三、融資融券對股市波動性影響實證分析

（一）模型介紹及變量選擇

本文采用線性回歸模型與VAR模型來探究2010年到2020年深市“兩融”余額與深證綜合指數(shù)收盤價之間的相關(guān)關(guān)系，以深市為例，進行了脈沖響應(yīng)及方差分解分析，深入研究“兩融”交易對我國股市波動性的影響情況。

我國融資融券業(yè)務(wù)開始于2010年，因此，論文研究的數(shù)據(jù)取自融資融券業(yè)務(wù)起始時期（2010）至2020年的時間序列數(shù)據(jù)。線性回歸模型選取2018年1月2日至2020年12月31日的樣本變量，共有730個交易日變量數(shù)據(jù)。VAR模型的數(shù)據(jù)選取范圍為2010年4月至2020年12月。采用變量為融資余額（RZt）、融券余額（RQt）、以及用深證綜指日最高價和日最低價的差值代表股市波動性（Zt），即Zt＝Mt-mt（Zt代表股價波動性，Mt代表當(dāng)日深證綜指最高價，mt代表當(dāng)日深證綜指最低價）然后再計算深證綜指的月差值，上述變量均使用月均數(shù)值。所使用的數(shù)據(jù)均來自RESSET數(shù)據(jù)庫。

（二）模型構(gòu)建

1.線性回歸模型

就2018—2020年的相關(guān)數(shù)據(jù)觀察而言，深圳證券交易所的融資融券交易余額與深市整體情況有大致相同走勢傾向。首先，探討深交所“兩融”余額與深證綜指收盤價之間的關(guān)系，統(tǒng)計如下。從圖1中可以明顯看出，深交所“兩融”余額數(shù)據(jù)走勢和深證綜指的走勢基本一致，反映了兩者之間存在一定的相關(guān)性。

圖1 “兩融”余額與深證綜指收盤價變動方向

下面本文將對深市融資融券余額與深證綜合指數(shù)收盤價之間存在的線性關(guān)系進行進一步探析。選擇深市融資融券余額作為自變量，以深證綜指的收盤價作為因變量，建立對應(yīng)的回歸模型：Yt=C1+C2*RZt+C3*RQt+ut，其中Yt為第t個交易日深證綜指的收盤價，RZt為深市第t個交易日的融資余額，RQt為深市第t個交易日的融券余額，ut為殘差項。

由表1可知，該模型的擬合優(yōu)度（校正的R2）為0.882 037非常接近1，說明對觀測值的擬合程度非常好，同時可以觀測到各變量均呈顯著特征。另外，融資余額項系數(shù)為正，這表明融資余額與深證綜指的收盤價具有正相關(guān)趨勢的波動走勢，這與圖1展示的直線走勢相對應(yīng)。而融券余額項系數(shù)為負，這表明融券余額與深證綜合指數(shù)的收盤價具有相反走勢的波動。

表1 回歸模型檢驗結(jié)果

2.VAR模型

（1）ADF檢驗

在建立模型前，避免“偽回歸”這一現(xiàn)象的出現(xiàn)，首先對RZ，RQ和Z使用ADF單位根方法進行平穩(wěn)性檢驗。見表2。

表2 單位根檢驗結(jié)果表

Zt在5%臨界值下平穩(wěn)，其余兩個變量在5%的臨界值下是顯著的，但在1%下接受原假設(shè)，因此需要進行差分。在差分后融券余額及融資余額都在1%下顯著，拒絕原假設(shè)，即呈現(xiàn)平穩(wěn)態(tài)勢，可以對其建立VAR模型。

（2）確定滯后階數(shù)

要以最優(yōu)的滯后階數(shù)為前提構(gòu)建VAR。對三個變量的最優(yōu)滯后階數(shù)檢驗結(jié)果如表3。綜合前述的統(tǒng)計數(shù)據(jù)及表1的檢驗結(jié)果，可得建立VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為8階。

表3 三變量間VAR模型的LLC·檢驗

（3）Granger因果檢驗

首先判斷變量間是否存在一定的雙向關(guān)系。對選取的三個變量，即融資、融券余額以及股市波動之間的因果關(guān)系將通過Granger因果檢驗來判斷。檢驗結(jié)果如表4所示。

根據(jù)格蘭爾因果檢驗結(jié)果，有助于判斷所分析變量能否提高對被分析變量的預(yù)測情況，其本質(zhì)上是一種預(yù)測，而非字面上的因果關(guān)系。從表4可以看出，在滯后階數(shù)為2和3的情況下，融資余額與股價變動之間存在雙向的格蘭杰因果關(guān)系。在各滯后階數(shù)下，融券余額與股價波動之間存在雙向因果關(guān)系。總的來說，我們選取的變量的全部滯后項對其他變量的當(dāng)期值有一定影響，具有格蘭爾因果關(guān)系，則可以提升模型的預(yù)測能力。

表4 Granger因果檢驗結(jié)果

（4）VAR模型建立及檢驗：

根據(jù)Eviews對變量數(shù)據(jù)進行VAR模型系數(shù)估計，最終可以得到如下融資及融券交易與股市波動的VAR（8）的估計結(jié)果公式。

Z_t=0.7467Z(-1)+0.0524Z(-2)+0.2427Z(-3)+0.0496Z(-4)-0.0763Z(-5)-0.1346Z(-6)-0.0217Z(-7)+0.0491Z(-8)+0.0178RZ(-1)+0.0149RZ(-2)-0.0038RZ(-3)-0.0037RZ(-4)-0.0004RZ(-5)-0.0065RZ(-6)+0.0099RZ(-7)+0.0052RZ(-8)-0.3882RQ(-1)-0.5268RQ(-2)-0.3212RQ(-3)-0.8220RQ(-4)+1.9237RQ(-5)-0.3470RQ(-6)+0.4503RQ(-7)-2.0096RQ(-8)

所得R^2=0.915 1，修正后的R^2=0.890 9，表明模型的擬合度非常好，根據(jù)估計數(shù)據(jù)可知，融資融券交易對股市波動情況有非常明顯的影響，但影響波動幅度非常小，甚至在部分階數(shù)上存在負相關(guān)關(guān)系，即對股市波動產(chǎn)生負面影響。這與我國引入融資融券交易的目的存在一定沖突，同時也與理論上的認(rèn)知也有一定矛盾。

在建立VAR模型后，對模型進行進一步平穩(wěn)性檢驗，以確保模型的合理性以及準(zhǔn)確性。在此基礎(chǔ)上才可進行進一步的模型分析。以下是對模型的AR特征根檢驗。

由圖2可以明顯地看出，模型呈現(xiàn)出特征根均在單位圓內(nèi)的特點，說明所得的VAR模型是穩(wěn)定的，具備進行下一步脈沖響應(yīng)分析的基本條件。

圖2 模型的AR特征根檢驗結(jié)果

（5）脈沖響應(yīng)分析

VAR模型就是根據(jù)過去的變量預(yù)測將來的變量。但是，VAR模型只分析數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，而不涉及經(jīng)濟理論，因此對其的經(jīng)濟意義分析相對困難。因此采用脈沖響應(yīng)和方差分解來進行分析，從而直觀的看到融資融券對股市波動的影響及沖擊情況。脈沖響應(yīng)的含義通俗來講就是，在不同的時期對某一個變量進行沖擊，觀察該沖擊對其他系統(tǒng)變量會帶來怎樣的影響。

圖3為脈沖響應(yīng)函數(shù)，其中融資余額一階差分（DRZ）和融券余額一階差分（DRQ）為沖擊變量，股市波動性（Z）為響應(yīng)變量，即融資、融券余額以及股市波動分別對股市波動的沖擊。

圖3 脈沖響應(yīng)結(jié)果

從圖3可以看出，融券余額一階差分對股價波動的影響程度不確定，但融資余額加強了股價的波動，總的來說效果并不明顯。

（6）方差分解分析

如果脈沖響應(yīng)函數(shù)描述了絕對效果，方差分解分析就描述了相對效果。利用方差分解可以分析不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要程度，即分析哪些結(jié)構(gòu)沖擊對系統(tǒng)變量有重大影響，哪些結(jié)構(gòu)沖擊對系統(tǒng)變量無影響。以方差分解分析為研究工具，探究“兩融”余額對股價波動影響的重要程度。表5為方差檢驗結(jié)果。

從表5可以看出，融券余額一階差分對股價波動的影響在第9期達到最大值，融資余額對股價波動的影響在第12期達到最大值?？傮w來說，融資交易在對股價波動的影響上比融券交易更有效。

表5 方差分解分析結(jié)果

四、研究結(jié)論

本文選取了2010—2020年深證綜指和深市“兩融”數(shù)據(jù)作為樣本，利用VAR模型，將“兩融”余額引入模型進行研究分析，探究二者的影響方向以及影響程度。研究顯示，融券余額變動對波動性的影響圖像并不穩(wěn)定，對影響方向具有不確定性，而融資余額有相對明顯的趨勢，可以增強股市波動性。就其影響程度來說，股市波動對融資交易更為敏感，受其影響比受融券交易更大?？偟膩碚f，在深圳市場的融資融券對股市波動性沒有顯著的抑制效果，反而多呈中性作用。

根據(jù)一些發(fā)達資本市場現(xiàn)有的文獻和相關(guān)實踐經(jīng)驗，融資融券交易確實起到了緩解股市波動性的有效作用。但在我國，融資融券交易相關(guān)業(yè)務(wù)開展時間相對較短，投資者行為受傳統(tǒng)單邊做市思維影響較大，且我國融資融券交易規(guī)模較小，投機現(xiàn)象更加普遍。我國融資融券在制度層面仍存在一些問題。融資融券業(yè)務(wù)整體規(guī)模逐年擴大，但融資融券結(jié)構(gòu)性失衡，融資余額遠遠大于融券余額?？赡艿脑蛴校喝谌某杀竞头绞揭筝^高，無論是交易費用還是交易所需的保證金比例，都比融資要求更嚴(yán)格。操作要求高，難以獲得融券資格和融券證券，因此融券市場不如融資市場活躍。發(fā)達國家資本市場占融資融券標(biāo)的整體的比例約為50%，我國目前的融資融券股票數(shù)占滬深市場股票總數(shù)的比例在30%左右。同時，目前市場上可以進行融資融券業(yè)務(wù)的標(biāo)的股票有限。從標(biāo)的股票質(zhì)量來看，基本上是業(yè)績比較好、流動性高的股票，市場標(biāo)的之間存在同質(zhì)化現(xiàn)象，降低了投資者的熱情。監(jiān)管部門為了促進融資融券的健康發(fā)展，實施了一系列嚴(yán)格的風(fēng)險管理措施。嚴(yán)格的風(fēng)險控制盡管降低了融資融券的風(fēng)險，但仍需提高政策執(zhí)行的針對性、精準(zhǔn)性、有效性。